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1.
基于U形多层感知机网络的地震波初至拾取与反演
孙明皓, 余瀚, 陈雨青, 陆恺
《计算机应用》唯一官方网站 DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2023060808
预出版日期: 2023-09-08
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2.
无人机协同控制研究综述
马子玉, 何明, 刘祖均, 顾凌枫, 刘锦涛
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1477-1483. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020081314
摘要
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无人机(UAV)协同控制是指一组UAV以机间通信为基础、群体智能为核心,合作分工完成某一共同任务的控制方式。UAV集群是拥有一定自主能力的大量UAV基于局部规则执行各项任务的多智能体系统,与单架UAV相比,UAV集群有着高效率、高灵活性和高可靠性等优点。针对近几年UAV协同控制技术的最新发展动态,首先,从民用和军事两个角度举例说明多UAV技术的应用前景;接着,对比分析一致性控制、蜂拥控制和编队控制这三种主流协同控制方式的区别与发展现状;最后,对协同控制面临的时延、避障和续航等问题提出几点建议,为未来UAV协同控制研究发展提供一定帮助。
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3.
基于二维码视觉与激光雷达融合的高精度定位算法
栾佳宁, 张伟, 孙伟, 张奥, 韩冬
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1484-1491. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020081162
摘要
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865
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为解决以蒙特卡罗定位算法为代表的激光室内定位算法存在的定位精度差和抗机器人绑架性能差的问题,以及传统二维码定位算法环境布置复杂且对机器人运行轨迹有严格要求的问题,提出了一种融合二维码视觉和激光雷达数据的移动机器人定位算法。机器人首先利用机器视觉技术搜索检测环境中的二维码,然后将检测出二维码的位姿分别转换至地图坐标系下,并融合生成先验位姿信息。而后以此作为初始位姿进行点云对准以得到优化后的位姿。同时引入里程计-视觉监督机制,从而有效解决了包括二维码信息缺失、二维码识别错误等由环境因素带来的问题,并保证了位姿的平滑性。基于移动机器人的实验结果表明,所提算法比经典的自适应蒙特卡罗定位(AMCL)算法的雷达采样点平均误差下降了92%,单次位姿计算时间减少了88%,可有效解决机器人绑架问题,并应用于以仓储机器人为代表的室内移动机器人。
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4.
基于自生成深度神经网络的4D航迹预测
李旭娟, 皮建勇, 黄飞翔, 贾海朋
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1492-1499. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020081198
摘要
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346
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针对四维(4D)航迹预测的实时性不强和存在迭代误差的问题,提出了一种自动生成的条件变分自动编码器(AutoCVAE)。它以编码-解码的形式直接对未来一段时间的航迹进行预测,并能灵活选取观测点个数和预测步长。该方法以处理后的广播式自动相关监视(ADS-B)数据为引导,以减小预测误差为目标,通过贝叶斯优化的方法,在预定义的搜索空间内进行模型结构搜索,每一次的超参数取值都会参考之前的评估结果,使得每一次的模型结构都能向目标更靠近一点,最终实现了一个基于ADS-B数据的高精度的4D航迹预测模型。实验得出,所提模型能快速准确地进行航迹的实时预测,其中经纬度平均绝对预测误差(MAE)均小于0.03°,高度MAE小于30 m,各时刻点的时间误差也不会超过10 s,每次批量预测轨迹的延迟时间不超过0.2 s。
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5.
基于双论域粗糙集的快捷货物运输方案选择
王小荣, 张玉召, 张振江
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1500-1505. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020071123
摘要
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198
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针对多种不确定因素下的快捷货物运输方案决策问题,提出一种基于双论域直觉模糊粗糙集的快捷货物运输方案决策模型与决策规则。依据双论域直觉模糊粗糙集理论来确定快捷货物运输方案决策的双论域模糊近似空间。将固定成本、运输成本、转运成本、碳排放、转运时间等评价指标的消耗程度视为直觉模糊数,利用评价指标与运输方案之间的直觉模糊关系计算求得下近似集与上近似集,并引入最大直觉性指标及海明贴近度得出运输方案决策规则。以兰州至北京的一条快捷货物运输线路为例,依据决策规则从公路、普铁、航空组合出的9种运输方式中选择出最优运输方案。对运输成本、转运成本进行灵敏度分析以验证结果的准确性。最终选择出的两种最优运输方案表明了双论域直觉模糊粗糙集在此类问题上的适用性。
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6.
海铁联运港口混合作业模式下轨道吊与集卡协同调度
李舒仪, 韩晓龙
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1506-1513. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020071075
摘要
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356
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在集装箱海铁联运港口中,铁路作业区作为连接铁路运输和水路运输的重要节点,其装卸效率将影响集装箱海铁联运的整体效率。首先,对比分析了“船舶-列车”作业模式和“船舶-堆场-列车”作业模式的特点,并结合海铁联运港口实际作业情况提出了混合作业模式。然后,以轨道吊完工时间最短为目标构建混合整数规划模型,既考虑了班列和船舶的作业时间窗约束,又考虑了轨道吊间干扰和安全距离、轨道吊和集卡接续作业和等待时间等现实约束。针对遗传算法在局部搜索能力方面的不足,将启发式规则与遗传算法相结合设计了求解轨道吊与集卡协同调度问题的混合遗传算法(HGA),并进行了数值实验。实验结果验证了所提模型和混合算法的有效性。最后通过设计实验分析集装箱数量、岸边箱占比、轨道吊数量和集卡数量对轨道吊完工时间和集卡完工时间的影响,发现同等集装箱数量下岸边箱占比提高时,应通过增加轨道吊数量来有效缩短完工时间。
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7.
基于一维卷积神经网络与长短期记忆网络结合的电池荷电状态预测方法
倪水平, 李慧芳
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1514-1521. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020071097
摘要
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401
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针对电池荷电状态(SOC)预测的精确度与稳定性问题以及深层神经网络的梯度消失问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1D CNN)与长短期记忆(LSTM)循环神经网络(RNN)结合的电池SOC预测方法——1D CNN-LSTM模型。1D CNN-LSTM模型将电池的电流、电压和电阻映射到目标值SOC。首先,通过一层一维卷积层从样本数据中提取出高级数据特征,并充分地利用输入数据的特征信息;其次,使用一层LSTM层保存历史输入信息,从而有效地预防重要信息的丢失;最后,通过一层全连接层输出电池SOC预测结果。使用电池的多次循环充放电实验数据训练提出的模型,分析对比不同超参数设置下1D CNN-LSTM模型的预测效果,并通过训练模型来调节模型的权重系数和偏置参数,从而确定最优的模型设置。实验结果表明,1D CNN-LSTM模型具有准确且稳定的电池SOC预测效果。该模型的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和最大预测误差分别为0.402 7%、0.002 9%和0.99%。
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8.
基于图卷积网络的药物靶标关联预测算法
徐国保, 陈媛晓, 王骥
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1522-1526. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020081186
摘要
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369
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传统的基于生物学实验的药物-靶标关联预测成本高、效率低,难以满足医药研发的需求。为了解决上述问题,提出一种新的基于图卷积网络的药物靶标关联预测(GCDTI)算法。GCDTI利用半监督学习方法将图卷积和自编码技术相结合,从而分别构建用于整合节点特征的编码层和用于预测全链接交互网络的解码层;同时使用图卷积技术建立潜在因子模型,并有效利用药物和靶标的高维属性信息进行端到端的学习。所提算法不需要对输入的特征信息进行任何预处理便可以将其与已知相互作用网络相结合,证明了该模型的图卷积层能够有效地融合输入数据与节点特征。与其他先进方法相比,GCDTI的预测精度和平均受试者工作特性(ROC)曲线下的面积(AUC)(0.924 6±0.004 8)最高,且具有较强的鲁棒性。实验结果表明:当需要预测大量的药物和靶标数据的关联关系时,利用端到端学习的模型架构的GCDTI有潜力成为一种可靠的预测方法。
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9.
基于双向长短期记忆网络的DA40飞机碳刹车片剩余寿命预测
徐萌, 王亚锟
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1527-1532. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020071125
摘要
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飞机刹车片在飞机制动过程中起着十分重要的作用。对刹车片进行准确的剩余使用寿命(RUL)预测对于减少制动故障以及节省人力物力资源具有重要意义。针对飞机刹车片磨损序列的非平稳和非线性等特点,提出了一种基于双向长短期记忆(BiLSTM)网络的飞机刹车片RUL预测模型——VMD-BiLSTM模型。首先,利用变分模态分解(VMD)方法将原始磨损序列分解成多个具有不同频率和带宽的子序列,从而降低序列的非平稳性;然后,对分解后的各子序列分别构造BiLSTM神经网络预测模型;最后,将每个子序列的预测值叠加来得到刹车片磨损值的最终预测结果,从而实现刹车片的寿命预测。仿真结果表明,VMD-BiLSTM模型的均方根误差(RMSE)为0.466,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.898%,均优于对比模型,验证了VMD-BiLSTM模型的优越性。
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10.
基于信息物理融合的骨折复位机器人系统构建
傅卓鑫, 孙昊, 陈建文, 郭悦, 陈金
计算机应用 2021, 41 (
5
): 1533-1538. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020071133
摘要
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针对骨折治疗中传统复位方法(手法复位、牵引复位、手术复位)存在的二次损伤、肌能失调、患肢僵硬、破坏血运及术后矫正动态性能差等问题,提出了一种人-机-物融合的信息物理系统(CPHS)用于指导机器人的复位动作。首先,从CPHS的数字孪生、信息感知、系统集成、手术流程、模拟复位等方面论证了并联机器人信息物理系统的构成,将机器人的高定位精度及可重复性与微创方法有效结合,从而指导医生完成仿真规划及术中监控等一系列操作;其次,根据临床骨折复位过程,在机器人操作下对5组不同骨折姿态的模拟骨折病例进行了复位实验;最后,计算出每组实验复位后的移位残余及角度误差,并与传统复位方法的相应数据进行对比。实验结果表明,CPHS骨折复位机器人相较于传统复位方法,在骨折复位过程和患者术后康复上均有着明显的优势。
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11.
基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化
孙军艳, 陈智瑞, 牛亚儒, 张媛媛, 韩昉
计算机应用 2020, 40 (
12
): 3687-3694. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020050639
摘要
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386
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针对物流配送中心拣货作业过程中传统订单分批和拣货路径分步优化难以获得整体最优解的问题,为了提高拣货作业效率,提出了一种基于嵌套遗传算法的订单分批和路径优化的联合拣货策略。首先,建立了以拣货总时间最短为目标函数的订单分批与拣货路径联合优化模型;然后,考虑双重优化的复杂性,设计了一种嵌套遗传算法对模型进行求解,外层不断优化订单分批结果,内层根据外层订单分批结果优化拣货路径。算例结果表明,与传统的订单分步优化、分批分步优化策略相比,所提策略的拣货时间分别减少了45.6%、6%,基于嵌套遗传算法的联合优化模型得出的拣货路径更短、拣货时间更少。为验证该算法对不同规模订单均有较优性能,分别对10、20、50张订单规模的算例进行仿真实验,结果表明,随着订单量的增加,整体拣货距离和时间进一步减少,拣货时间的减少从6%增加到7.2%。基于嵌套遗传算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题,为配送中心拣选系统的优化提供依据。
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12.
基于伪逆的导轨机械臂关节速度纠偏运动规划方案
李克讷, 张增, 王温鑫
计算机应用 2020, 40 (
12
): 3695-3700. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040560
摘要
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312
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针对导轨机械臂在任务执行过程中出现的关节速度偏离期望值的问题,提出了一种基于伪逆算法的导轨机械臂关节速度纠偏运动规划方案。首先,根据机械臂的关节角状态和末端执行器的运动状态,运用伪逆算法对导轨机械臂在速度层上进行冗余度解析。然后,设计时变函数对关节速度进行约束调整,使偏离后的关节速度收敛于期望值。接着,针对末端执行器出现的位置误差设计了误差修正方法以保证轨迹跟踪任务的顺利执行。最后,将运动规划方案在Matlab软件上以基座直线移动和弧形移动的四连杆冗余度机械臂为例进行了仿真实验。仿真结果表明了该方案能纠正导轨机械臂在任务执行过程中偏离期望值的关节速度,且能使末端执行器的轨迹跟踪达到较高的精度。
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13.
基于ET-PHD滤波器和变分贝叶斯近似的扩展目标跟踪算法
何祥宇, 李静, 杨数强, 夏玉杰
计算机应用 2020, 40 (
12
): 3701-3706. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040451
摘要
(
326
)
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针对未知测量噪声协方差情况下的多扩展目标跟踪问题,利用扩展目标概率假设密度(ET-PHD)滤波器和变分贝叶斯(VB)近似理论,提出了一种标准ET-PHD滤波器的扩展方法及其解析的实现方法。首先,根据标准ET-PHD滤波器的目标状态方程和测量方程,定义了目标状态和测量噪声协方差的增广状态变量及二者的联合转移函数;然后,根据标准ET-PHD滤波器,构建了扩展的ET-PHD滤波器的预测和更新公式;最后,在线性高斯假设的条件下,利用高斯和逆伽马(IG)混合分布表示目标的联合后验强度函数,从而给出了扩展ET-PHD滤波器的解析实现。仿真结果表明:所提算法能提供可靠的跟踪结果,可有效地处理未知测量噪声协方差环境中的多扩展目标跟踪问题。
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14.
视线跟踪及其在智能教育中的应用研究综述
张俊杰, 孙光民, 郑鲲
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3346-3356. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040443
摘要
(
380
)
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与教育相结合是当前人工智能研究的热点方向之一,获得学习状态信息是智能教育中非常重要的一个环节。视线变化可以直接或间接反映心理以及状态的变化,所以视线跟踪在智能教育领域起到重要作用。首先,对智能教育的发展进行了介绍;然后,对视线跟踪技术的发展、当前的研究工作以及研究现状进行了归纳与分析,总结了近3年视线跟踪技术在教育领域的相关应用与研究工作;最后,对视线跟踪技术在教育领域的发展趋势进行了总结与展望。
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15.
基于区块链的电子文件流转设计与实现
韩妍妍, 张齐, 闫晓璇, 刘培鹤, 徐鹏格
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3357-3365. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040526
摘要
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431
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针对互联网生态下电子文件流转中文件没有统一登记、对文件去向没有跟踪、流转过程不规范等问题,提出了基于区块链的电子文件流转方案。首先,采用区块链中联盟链的多中心化体系,提出基于区块链的电子文件流转系统设计目标与设计架构。然后,借助云存储平台进行电子文件存放来实现文件的上传功能,通过将文件的所有权转换数据加盖时间戳,使流转过程连续、关联、可追溯且诚实可信,实现了基于区块链的电子文件流转系统。通过数据库调用完成数据存取,实现了基于区块链的电子文件流转系统的数据同步和追溯。最后,提出了电子文件所有权转换、查询的智能合约,这种合约通过读取文件标识来实现对文件内容的验证和保护。安全性分析和性能测试表明,该方案与现有的文件流转系统相比更具安全性,增强了流转信息的可信度,同时智能合约的执行时间较短,使得系统具有更好的可靠性和可溯源性。
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16.
改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划
刘昂, 蒋近, 徐克锋
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3366-3372. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040538
摘要
(
405
)
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针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A
*
算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使算法的全局寻优速度更快,缩短移动机器人的路径长度;进一步地,将静态路径用于鸽群算法的初始化;然后,利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划,通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题,利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化,从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后,利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径,且收敛速度快,适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。
参考文献
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17.
多方向无人水面艇路径规划算法
童心赤, 张华军, 郭航
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3373-3378. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020030422
摘要
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318
)
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针对海洋环境下无人水面艇路径(USV)规划安全性与平滑性问题,提出一种多方向A
*
路径规划算法以获得全局最优路径。首先,结合电子海图生成栅格化环境信息,并根据安全航行距离约束建立USV安全区域模型,在传统A
*
算法基础上设计一种带安全距离约束的A
*
启发函数来保证生成的路径节点的安全;其次,改进传统A
*
算法的八方向搜索模式,提出一种多方向搜索模式来调整生成路径中的冗余点与拐点;最后,采用路径平滑算法对路径拐点进行平滑处理以获得满足实际航行要求的连续平滑路径。在仿真实验中,改进A
*
算法规划的路径距离为7 043 m,相较于Dijkstra算法、传统A
*
四方向搜索算法和传统A
*
八方向搜索算法分别降低了9.7%、26.6%和7.9%。仿真结果表明改进后的多方向A
*
搜索算法能够有效减小路径距离,更适用于USV路径规划问题。
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18.
基于离散灰狼算法的喷涂机器人路径规划方法
梅伟, 赵云涛, 毛雪松, 李维刚
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3379-3384. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040448
摘要
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433
)
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针对目前用于复杂结构实体喷涂的机器人路径规划方法存在的效率低、未考虑碰撞以及适用性差等问题,提出一种用于求解多层决策问题的离散灰狼算法,并把该算法用于该路径规划问题的求解。为了将连续域灰狼算法改为用于求解多层决策问题的离散灰狼算法,采用矩阵编码方法解决多层决策问题的编码问题,提出基于先验知识与随机选择的混合初始化方法提高算法求解效率和精度,运用交叉算子与两级变异算子定义离散域灰狼算法的种群更新策略。另外,运用图论将喷涂机器人路径规划问题简化为广义旅行商问题,并建立了该问题的最短路径模型和路径碰撞模型。在路径规划实验中,相较于粒子群算法、遗传算法和蚁群算法,提出的算法规划的平均路径长度分别减小了5.0%、5.5%和6.6%,碰撞次数降低为0,且路径更平滑。实验结果表明,提出的算法能够有效提高喷涂机器人的喷涂效率,以及喷涂路径的安全性和适用性。
参考文献
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19.
面向空气质量的时空混合预测模型
黄伟建, 李丹阳, 黄远
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3385-3392. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040471
摘要
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322
)
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541
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由于城市中各区域空气质量同时存在时间与空间维度上的相关性,而传统深度学习模型结构比较单一,并且难以从时空角度进行建模。针对该问题提出一种可以同时提取空气质量间复杂时空关系的STAQI模型用于空气质量预测。该模型由局部组件和全局组件构成,分别用于描述本地污染物浓度和邻近站点空气质量状况对目标站点空气质量预测产生的影响,并利用加权融合组件输出获得预测结果。在全局组件中,利用图卷积网络改进门控循环单元网络的输入部分,从而提取出输入数据中的空间特征。最后将STAQI模型与多种基准模型和变体模型进行对比。其中,STAQI模型与门控循环单元模型和全局组件变体模型相比,均方根误差(RMSE)分别下降约19%和16%。结果表明STAQI模型对于任意时间窗口都具有最佳预测性能,并且对不同目标站点的预测结果验证了该模型具有较强的泛化能力。
参考文献
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20.
基于深度学习的蛋白质亚细胞定位预测
王艺皓, 丁洪伟, 李波, 保利勇, 张颖婕
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3393-3399. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020040510
摘要
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402
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针对传统机器学习算法中仍需手工操作表示特征的问题,提出了一种基于堆栈式降噪自编码器(SDAE)深度网络的蛋白质亚细胞定位算法。首先,分别利用改进型伪氨基酸组成法(PseAAC)、伪位置特异性得分矩阵法(PsePSSM)和三联体编码法(CT)对蛋白质序列进行特征提取,并将这三种方法得到的特征向量进行融合,以得到一个全新的蛋白质序列特征表达模型;接着,将融合后的特征向量输入到SDAE深度网络里自动学习更有效的特征表示;然后选用Softmax回归分类器进行亚细胞的分类预测,并采用留一法在Viral proteins和Plant proteins两个数据集上进行交叉验证;最后,将所提算法的结果与mGOASVM、HybridGO-Loc等多种现有算法的结果进行比较。实验结果表明,所提算法在Viral proteins数据集上取得了98.24%的准确率,与mGOASVM算法相比提高了9.35个百分点;同时所提算法在Plant proteins数据集上取得了97.63%的准确率,比mGOASVM算法和HybridGO-Loc算法分别提高了10.21个百分点和4.07个百分点。综上说明所提算法可以有效提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性。
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21.
数据驱动下火电机组时延鉴别及主汽温度预测
桂宁, 华菁云
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3400-3406. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020030291
摘要
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315
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针对传统的火电机组主汽温度建模时在海量特征和长机组延迟下的特征及对应时延的有效选择困难的问题,提出一种综合考虑特征选择和时延选择的融合模型的建模方法。针对火电机组特征的高维性,通过结合相关性系数和梯度提升机的特征选择以筛选出与主汽温度高相关的特征。针对时延鉴别,设计基于相关度的时延计算(TD-CORT)算法用以估计各参数与预测目标主汽温度之间的时延大小,并为预测目标和计算复杂度实现了滑动窗口大小的自动匹配。最后,采用深度神经网络(DNN)与长短期记忆(LSTM)的融合模型实现对火电机组主汽温度的预测。在国内某1 000 MW超超临界燃煤机组的部署结果表明,所提方法的预测平均绝对误差(MAE)值达到0.101 6,该方法相较未考虑时延的神经网络在预测准确度上提升了57.42%。
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22.
机坪感知网络的快速收敛平均一致性时间同步算法
陈维兴, 刘清涛, 孙习习, 陈斌
计算机应用 2020, 40 (
11
): 3407-3412. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020030290
摘要
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301
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针对机坪感知网络(APSN)的传统平均一致性时间同步算法(ATS)因其分布式迭代特点而导致收敛速度慢、算法效率低的问题,基于代数连通度影响一致性算法收敛速度的原理,提出了一种可快速收敛的平均一致性时间同步算法(FCATS)。首先,在APSN内的双跳邻居节点间添加虚拟链路来增加网络的连通性;然后,基于单跳与双跳邻居节点信息对节点的相对时钟偏斜、逻辑时钟偏斜与偏移进行更新;最后,根据时钟参数更新过程进行一致性迭代。仿真结果表明,FCATS经过一致性迭代能够得到收敛,与ATS相比,在收敛速度上提升了50%左右,在不同拓扑条件下收敛速度能够提升20%以上,可见收敛速度得到了明显改善。
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23.
基于机器学习的异构感知多核调度方法
安鑫, 康安, 夏近伟, 李建华, 陈田, 任福继
计算机应用 2020, 40 (
10
): 3081-3087. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020010118
摘要
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354
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异构多核处理器已成为现代嵌入式系统的主流解决方案,而好的在线映射或调度方法对其充分发挥高性能和低功耗的优势起着至关重要的作用。针对异构多核处理系统上的应用程序动态映射和调度问题,提出一种基于机器学习、能快速准确评估程序性能和程序行为阶段变化的检测技术来有效确定重映射时机从而最大化系统性能的映射和调度解决方案。该方案一方面通过合理选择处理核和程序运行时的静态和动态特征来有效感知异构处理所带来的计算能力和工作负载运行行为的差异,从而能够构建更加准确的预测模型;另一方面通过引入阶段检测来尽可能减少在线映射计算的次数,从而能够提供更加高效的调度方案。最后,在SPLASH-2数据集上验证了所提出调度方案的有效性。实验结果表明,与Linux默认的完全公平调度(CFS)方法相比,所提出的方法在系统计算性能方面提高了52%,在CPU资源利用率上提高了9.4%。这表明所提方法在系统计算性能和CPU资源利用率方面具备优良的性能,可以有效提升异构多核系统的应用动态映射和调度效果。
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24.
基于医疗文本数据聚类的帕金森病早期诊断预测
张晓博, 杨燕, 李天瑞, 陆凡, 彭莉兰
计算机应用 2020, 40 (
10
): 3088-3094. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020030359
摘要
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针对多发于老龄人群的帕金森病(PD)的早期智能化诊断的问题,提出基于医疗检测文本信息数据的聚类技术来对PD进行分析预测。首先,对原始数据集进行预处理以获取有效特征信息,并通过主成分分析(PCA)方法将原始特征分别降维到8个不同维度的维度空间;然后,应用5个传统的经典聚类模型和3种不同的聚类集成方法分别对8个维度空间的数据进行聚类;最后,采用4个聚类性能指标来预测数据集中的多巴胺异常PD患者、健康体和无多巴胺缺失(SWEDD) PD患者。仿真结果显示,PCA特征维度值取30时,高斯混合模型(GMM)的聚类准确度达到89.12%;PCA特征维度值取70时,谱聚类(SC)的聚类准确度达到61.41%;PCA特征维度值取80时,元聚类算法(MCLA)的聚类准确度达到59.62%。对比实验结果表明,5种经典聚类方法中,PCA的特征维度值小于40时,高斯混合模型聚类效果最佳;3种聚类集成方法中,对于不同的特征维度,MCLA的聚类性能均表现优异,进而为PD的早期智能化辅助诊断提供了技术和理论支撑。
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25.
面向无人机电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法
任娜, 张楠, 崔妍, 张融雪, 庞新富
计算机应用 2020, 40 (
10
): 3095-3100. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020020198
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航迹的合理控制是影响无人机(UAV)智能决策重要因素。考虑UAV巡检的局部观测性和任务环境的高空复杂性,以电力巡检领域知识为背景,提出面向UAV电力巡检的语义实体构建及航迹控制方法。首先,基于电力巡检领域的实体知识构建空间拓扑网络,并生成关于位置节点的语义航迹序列网络及其语义接口;然后,根据空间拓扑结构相似性度量的结果集,提出安全许可机制和基于强化学习的航迹控制策略,实现UAV电力巡检在统一的概念内涵和位置结构上的轨迹控制。实验结果表明:作为UAV巡检的实例,所提方法得到的最优策略能获得最大化的鲁棒性能;同时,该方法通过强化学习方法使目标网络的适应度稳定收敛且实体区域覆盖率高于95%,为UAV电力巡检任务决策提供了飞行依据。
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26.
随机需求下双渠道供应链库存动态交互优化
赵川, 苗丽叶, 杨浩雄, 何明珂
计算机应用 2020, 40 (
9
): 2754-2761. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122225
摘要
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306
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针对双渠道供应链库存系统导致的缺货与库存积压等问题,在线上线下均为随机需求的条件下,考虑生产延迟和物流延迟,建立了双渠道库存的单独控制、集中控制和交叉补货控制这三种模式的动态优化模型。首先,以库存动态微分方程为基础,创新性地以控制理论为指导思想,以泰勒展开和拉普拉斯变换为手段,得到双渠道库存系统的反馈传递函数;其次,考虑了交叉补货的进销存过程中的周期间交互、上下游间交互以及渠道间交互,利用延迟控制、反馈控制和比例-积分-微分(PID)控制构造了双输入、双输出的复杂交互系统,以此寻求双渠道库存系统自身以及渠道间的动态供需双平衡,优化双渠道库存持有量,降低缺货次数和缺货量并使其保持动态稳定状态;最后,通过数值仿真实验,对比三种双渠道库存控制策略。仿真结果表明,在线上线下渠道为不同分布的随机需求时,交叉补货控制的剩余库存比独立库存控制降低了4.9%,交叉补货控制的缺货率与独立控制和集中控制相比分别下降了66.7%和60%。实验结果表明,在线上线下渠道为不同分布的随机需求的情况下使用双渠道交叉补货策略能很好地降低库存持有量,减少缺货次数和缺货量,从而节约库存成本。
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27.
基于集成LightGBM和贝叶斯优化策略的房价智能评估模型
顾桐, 许国良, 李万林, 李家浩, 王志愿, 雒江涛
计算机应用 2020, 40 (
9
): 2762-2767. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122249
摘要
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针对传统房价评估方法中存在的数据源单一、过分依赖主观经验、考虑因素理想化等问题,提出一种基于多源数据和集成学习的智能评估方法。首先,从多源数据中构造特征集,并利用Pearson相关系数与序列前向选择法提取最优特征子集;然后,基于构造的特征,以Bagging集成策略作为结合方法集成多个轻量级梯度提升机(LightGBM),并利用贝叶斯优化算法对模型进行优化;最后,将该方法应用于房价评估问题,实现房价的智能评估。在真实的房价数据集上进行的实验表明,相较于支持向量机(SVM)、随机森林等传统模型,引入集成学习和贝叶斯优化的新模型的评估精度提升了3.15%,并且百分误差在10%以内的评估结果占比84.09%。说明所提模型能够很好地应用于房价评估领域,得到的评估结果更准确。
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28.
基于防治策略的毒品滥用流行病学模型
刘风
计算机应用 2020, 40 (
9
): 2768-2773. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020010108
摘要
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233
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针对现有毒品滥用流行病学研究未考虑预防措施的不足,通过引入预防机制,提出了基于防治策略的易感-感染-治疗-康复-易感(SITRS)毒品滥用流行病学模型。首先,通过分析毒品滥用相关人群的演化过程,利用常微分方程构建了一个自治的动力系统;其次,证明了系统无毒平衡点的存在性和局部渐进稳定性;然后,分析了地方病平衡点的唯一存在性,并得到了地方病平衡点的全局渐进稳定性的充分条件;最后,计算了出现后向分支现象的必要条件,并比较了综合防治策略和单一治疗策略下的基本再生数。数值模拟验证了存在后向分支的可能性及平衡点的稳定性。研究结果表明相对于单一治疗措施,采用综合防治策略,通过提高宣传覆盖率和教育有效率,能够进一步降低毒品滥用的基本再生数,更有效地防止毒品滥用的滋生。
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29.
迁移学习下的火箭发动机参数异常检测策略
张晨曦, 唐曙, 唐珂
计算机应用 2020, 40 (
9
): 2774-2780. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020010114
摘要
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396
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在火箭飞行时的参数异常检测中,传统红线法的漏报率和误报率较高,专家系统法的维护成本过高,而机器学习受制于数据集规模难以训练模型,因此提出了分别基于实例和基于模型的两种迁移策略。为了对YF-77新型发动机的关键参数氧泵转速进行实时监测,在分析具有相同构造原理的YF-75与YF-77氢氧发动机的参数组成和数据特点后,处理领域差异,构建特征空间,并筛选特征向量。对YF-75向YF-77分别进行了实例和模型的迁移,并进行了实验验证。对比无迁移的
k
最近邻(
k
NN)与支持向量机(SVM)方法,迁移训练后的模型的漏报率从最高58.33%降至最低12.25%,误报率从最高60.83%降至最低13.53%。实验结果验证了两型发动机之间信息的可迁移性,以及迁移学习在航天领域工程实践中应用的可能性。
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30.
基于DeepLab v3的西藏地区降雨云团分割方法
张永宏, 刘昊, 田伟, 王剑庚
计算机应用 2020, 40 (
9
): 2781-2788. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122131
摘要
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389
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针对高原地区数值预测法建模复杂,雷达回波外推法易产生累积误差且模型参数难以设置的问题,提出了一种基于改进DeepLab v3网络模型的西藏地区降雨云团的分割方法。首先,通过编码网络中的卷积层和残差模块进行下采样;然后,利用空洞卷积构建多尺度采样模块,并且加入注意力机制模块提取深层高维特征;最后,通过解码网络利用反卷积恢复特征图分辨率。将所提方法与谷歌语义分割网络DeepLab v3等模型在验证集上进行比较,实验结果表明所提方法具有更好的分割性能与泛化能力,其降雨云团分割结果更为准确,平均交并比(Miou)达到0.95,与原始DeepLab v3相比提高了15.54个百分点。在小目标上和非平衡数据集上,该方法可以更准确地分割出降雨云团,为降雨云团监测预警提供参考。
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31.
基于数学规划的救援物资分配优化模型及其求解算法综述
曹策俊, 高学鸿
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2398-2409. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020010102
摘要
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331
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为了提高救援物资利用率、减少各种损失与缓解幸存者痛苦,如何采用数学规划方法优化救援物资分配策略是当前亟待解决的重要问题。根据目标数量和“府际”关系两个准则梳理了救援物资分配数学规划模型的研究现状,综述了救援物资分配优化模型求解算法的研究进展,总结并指出了救援物资分配优化问题未来的研究方向。研究表明:构建救援物资分配优化支撑框架是必要的,而且救援物资分配优化模型从单目标规划向多目标规划延伸,救援物资分配问题的研究视角从横向“府际”关系向纵向“府际”关系转变,从确定条件下的救援物资分配优化问题向不确定条件下的救援物资分配优化问题发展,从传统的救援物资分配优化问题向融入可持续发展理念的救援物资分配问题转变,从精确算法向启发式算法设计解法发展,将大数据、数字孪生、区块链等新信息与通信技术(ICT)应用于构建救援物资分配模型都是必要的。
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32.
救灾物资高维多目标自适应分配问题建模与求解
严华健, 张国富, 苏兆品, 刘扬
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2410-2419. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020010045
摘要
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325
)
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针对救灾物资分配中效率和公平性的均衡问题,提出一种基于二维整数编码的高维多目标自适应分配算法。首先构建了一个综合考虑应急响应总时间、灾民恐慌度、救灾物资未满足度、物资分配公平性、灾民损失、应急响应总成本的高维多目标优化模型,然后采用二维整数编码和自适应个体修正(AIR)解决潜在的应急资源冲突,最后引入移位密度估计和第二代强度帕累托进化算法(SPEA2)设计了一个救灾物资高维多目标分配算法。在仿真实验中,与带有编码修正机制的非支配排序差异演化算法(ERNS-DE)和基于贪心搜索的多目标遗传算法(GSMOGA)相比,所提算法在两种应急环境中的覆盖值分别提高了34.87%、100%和23.59%、100%,同时所提算法的超体积值也远远高于两种对比算法。实验结果表明,所提模型和算法可以让决策者根据实际应急需求选择应急方案,具有更好的灵活性和求解效率。
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33.
基于团簇随机连接的CliqueNet航班延误预测模型
屈景怡, 曹磊, 陈敏, 董樑, 曹烨琇
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2420-2427. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019112061
摘要
(
330
)
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(1315KB)(
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针对目前民航运输业延误率较高,而传统算法难以解决高精度延误预测的问题,提出一种基于随机连接团簇网络(CliqueNet)航班延误预测模型。该模型首先对航班数据和相关气象数据进行融合;然后,充分利用改进后的网络模型对融合后的数据集进行特征提取;最后,使用Softmax分类器进行航班离港延误各等级的高精度预测。模型的主要特点是:在团簇特征层的随机连接,以及在转换层引入通道和空间注意力残差(CSAR)模块。前者以更为有效的连接方式传递特征信息;后者则对特征信息进行通道和空间维度的双重标定,以提高准确率。实验结果表明,对融合数据进行预测,引入随机连接和CSAR模块后,新模型的准确率分别提高了0.5%、1.3%,最终准确率能达到93.40%。
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34.
基于深度学习的道路障碍物检测方法
彭育辉, 郑玮鸿, 张剑锋
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2428-2433. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122227
摘要
(
804
)
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(1655KB)(
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针对基于激光雷达(LiDAR)的三维点云数据处理及道路障碍物检测的问题,提出一种基于深度学习的路障碍物检测方法。首先,采用统计滤波算法对原始点云进行离群点的剔除处理;其次,提出一种端到端的深度神经网络VNMax,利用最大池化对区域候选网络(RPN)架构进行优化,构建改进的目标检测层;最后,在KITTI数据集上进行了训练及测试实验。结果显示,经过滤波处理,点云中各点之间的平均距离得到有效减少。通过对在KITTI数据集的简单、中等和困难任务的车辆定位处理结果比较得出,所提方法的平均精度比VoxelNet(Unofficial)分别提高了11.3个百分点、6.02个百分点和3.89个百分点。实验测试结果表明,统计滤波算法仍是有效的三维点云数据处理手段,最大池化模块可以提高深度神经网络的学习性能和目标定位能力。
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35.
基于改进单次多框检测算法的机器人抓取系统
韩鑫, 余永维, 杜柳青
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2434-2440. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122234
摘要
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377
)
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(1634KB)(
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针对汽车零部件回收工厂在实际复杂工况下的零件检测效果不佳导致不能实现精准抓取从而影响生产效率的问题,提出了一种基于改进单次多框检测(SSD)算法的机器人抓取系统,可实现零件检测、分类、定位及抓取任务。首先,通过改进SSD模型检测目标零件,得到零件位置和类别信息;其次,通过Kinect相机标定与手眼标定将像素坐标系转换到机器人世界坐标系,实现零件在机器人空间坐标系下的定位;然后,通过机器人正逆运动学建模与轨迹规划,完成目标零件抓取任务;最后,对整个集成抓取系统进行了零件识别分类、定位到抓取验证实验。实验结果表明:复杂工况下,所提系统的零件抓取平均成功率达到95%,满足零件抓取的实际生产需求。
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36.
基于K近邻和动态时间规整算法的盲人物联网手杖系统
夏伦腾, 张莉
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2441-2448. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020010122
摘要
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446
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针对盲人出行时的安全和监护问题,提出了一种基于机器学习算法的盲人物联网手杖系统的设计,该系统具有避障、定位、报警和通信等多种功能。首先,该系统具有红外线避障和超声波测距避障的基本功能,可以用于盲人日常出行对路况障碍物的检测,并且实时利用语音和电机震动给予提醒;其次,该系统还具有远程通信求助功能,可以向指定号码发送求助短信及电话;同时,系统还加入了全球定位系统(GPS)、加速度计陀螺仪姿态角度解算功能和以K近邻(KNN)和动态时间规整(DTW)算法为基础的异常姿态报警功能,它能将各类信息数据传输至云端服务器存储;最后,采用微信小程序代替原生APP作为监护操作界面,并提供一键报警、天气查询、盲人安全资讯等功能。测试实验结果表明,所提系统的姿态识别成功率达到了86%,正确率比姿态角系统提高将近31%。该盲人物联网手杖系统可以极大地提高盲人出行的安全性,使盲人能够在发生意外时及时求助,实现了对盲人姿态的安全监护和定位监护。
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37.
基于多步神经网络观测器的扑翼飞行器缓变故障检测
王思鹏, 杜昌平, 叶志贤, 宋广华, 郑耀
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2449-2454. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020010107
摘要
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针对缓变故障初始变化幅值较小导致的基于传统神经网络观测器的故障检测算法检测效率较低的问题,提出一种基于多步神经网络观测器与自适应阈值的扑翼飞行器(FWMAV)缓变故障检测算法。首先,构建一个多步预测的观测器模型,利用多步观测器的延时性能避免观测器被故障数据污染;然后,依据FWMAV的实际飞行实验数据,对多步观测器窗口宽度进行实验和分析;其次,提出一种自适应阈值策略,通过残差卡方检测算法辅助进行观测器残差值的故障检测;最后,采用FWMAV的实际飞行实验数据进行算法的验证和分析。结果表明,与基于传统神经网络观测器的故障检测算法相比,所提算法在缓变故障检测速度方面提升了737.5%,在缓变故障检测准确率方面提升了96.1%。由此可见,所提算法能够有效提高FWMAV缓变故障的检测速度和检测准确率。
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38.
基于MRI图像的阿尔茨海默症患者脑网络特征识别算法
朱琳, 于海涛, 雷新宇, 刘静, 王若凡
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2455-2459. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122105
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455
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针对通过脑成像对阿尔茨海默症(AD)进行人工识别存在主观性、易误诊的问题,提出了一种基于核磁共振成像(MRI)图像构建脑网络对AD进行自动识别的方法。首先,把MRI图像叠加并进行结构块划分,并通过计算任意两个结构块之间的结构相似性(SSIM)来构造网络;然后,利用复杂网络理论提取结构参数,并将其作为机器学习算法的输入实现AD的自动识别。分析发现双参数特别是节点介数和边介数作为输入时分类效果最优,进一步研究发现MRI图像划分为27个结构块时分类效果最优,对于加权网络和无权网络的准确率分别最高可达91.04%和94.51%。实验结果表明,基于MRI结构块划分构建的结构相似性复杂网络能够对AD进行准确率更高的识别。
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39.
基于深度卷积神经网络的糖尿病视网膜病变分期及病灶检测
谢云霞, 黄海于, 胡建斌
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2460-2464. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2019122198
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504
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针对糖尿病视网膜病变(DR)图像分辨率过大、病灶特征过于分散难以获取以及正负难易样本不平衡而导致DR分期精确率一直无法得到有效提高的问题,提出了改进的基于快速区域的卷积神经网络(Faster R-CNN)和子图分割相结合的DR分期方法。首先,使用子图分割解决视盘区域对于病灶识别的干扰问题;其次,在特征提取阶段使用深度残差网络以解决病灶在高分辨率眼底图像中占比小而导致的特征难以获取的问题;最后,在感兴趣区域(ROI)生成时采用在线困难样本挖掘(OHEM)方法解决正负难易样本不平衡的问题。在国际公开数据集EyePACS进行DR分期实验,所提方法在DR病分期中精确率0期达到94.83%,1期达到86.84%,2期达到94.00%,3期达到87.21%,4期达到82.96%。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN能对DR图像高效分期并自动标注出病灶。
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40.
基于二维主成分分析与卷积神经网络的手写体汉字识别
郑延斌, 韩梦云, 樊文鑫
计算机应用 2020, 40 (
8
): 2465-2471. DOI:
10.11772/j.issn.1001-9081.2020010081
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随着计算能力的飞速增长、训练数据的不断积累以及非线性激活函数的不断完善,卷积神经网络(CNN)在手写体汉字识别中表现出较好的识别性能。针对CNN识别手写体汉字识别速度慢的问题,将二维主成分分析(2DPCA)与CNN相结合识别手写体汉字。首先,利用2DPCA提取手写体汉字的投影特征向量;然后,将得到的投影特征向量组成特征矩阵;其次,用组成的特征矩阵作为CNN的输入;最后,用Softmax函数进行分类。与基于AlexNet的CNN模型相比,所提方法的运行时间降低了78%,与基于ACNN与DCNN的模型相比,所提方法的运行时间分别降低了80%与73%。实验结果表明,该方法在不降低识别精度的同时,可以减少识别手写体汉字的运行时间。
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2024年 44卷 3期
刊出日期: 2024-03-10
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